Estudo de seleção genômica para características de produção e qualidade do leite de búfalas

• Main Author: Barros, Camila da Costa [UNESP]
• Publication Date: 2017
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UNESP
• Download full: http://hdl.handle.net/11449/151375
• topic: Búfalos; GWAS; Predição genômica; SNP

Objetivou-se com o presente trabalho comparar diferentes métodos Bayesianos de predição genômica para as características de produção de leite (PL) e as porcentagens de gordura (%G) e proteína (%P) no leite de búfalas e, realizar um estudo de associação genômica ampla, a fim de identificar regiões cromossômicas e genes possivelmente relacionados às mesmas, utilizando informações de indivíduos genotipados e não genotipados. O número de animais com fenótipo foi 3.355, o arquivo de pedigree continha 15.495 animais, dos quais 322 foram genotipados com o 90 K Axiom® Buffalo Genotyping array. Os seguintes critérios de controle de qualidade dos SNPs foram utilizados: MAF < 0,05; Call Rate < 0,95 e Equilíbrio de Hardy-Weinberg p-value < 10-6. Em relação à amostra foi considerado call rate <0,90. Para as predições genômicas, os seguintes modelos Bayesianos foram utilizados: Bayes A (BA), Bayes B (BB), Bayes C (BC) e Bayes LASSO (BL). O fenótipo corrigido para os efeitos fixos (Y*) foi utilizado como variável resposta nas análises genômicas. A habilidade de predição dos diferentes modelos foi avaliada usando o método leave-one-out de validação cruzada. As acurácias de predição foram calculadas através da correlação de Pearson entre o valor genético genômico estimado (GEBV) e a variável resposta (Y*) para cada modelo e característica avaliados. Em relação ao estudo de associação genômica ampla, um processo iterativo foi realizado para calcular os pesos dos marcadores em função do quadrado dos efeitos dos SNPs e das frequências alélicas (ssGWAS). Em geral, todos os modelos Bayesianos demonstraram semelhantes acurácias de predição, variando de 0,41 a 0,42, 0,38 a 0,39 e 0,39 a 0,40 para a PL, %G e %P, respectivamente. Portanto, os métodos BA, BB, BC e BL podem ser utilizados nas predições dos efeitos dos SNPs, obtendo-se, praticamente, as mesmas acurácias de predição. Os dez SNPs de maiores efeitos para a PL, %G e %P explicaram 7,48, 9,94 e 6,56% da proporção da variância genética, respectivamente. Os resultados do ssGWAS revelaram regiões cromossômicas e genes que podem estar relacionados com as características analisadas. Tais regiões e genes identificados poderão contribuir para o melhor entendimento sobre a influência dos mesmos nas características produção de leite e as porcentagens de gordura e proteína no leite de búfalas.